基于灰色聚类模型的纺织企业信息化水平评估

姜延书，张倩倩，2，陈跃雪

(1.北方工业大学经济研究所，北京100144;2.北京农学院 经济管理学院，北京102206)

引言

随着全球化经济的发展，我国纺织企业将有更多的机会利用全球资源，更大范围地参与国际市场竞争。但是，目前我国纺织企业仍然多依靠传统的低成本、低价格手段参与竞争，与现代化的信息技术之间存在反差的脱节。要解决这一矛盾，必须加快纺织企业的信息化建设。而企业信息化建设是一项系统工程，也是一个不断评价和完善的过程。因此，探索出一种科学合理的方法评价企业信息化现有水平，比较企业间信息化水平的差异和特点显得尤为重要。深入研究信息化水平评价体系和方法，全面、客观和科学地评价信息化水平，有助于纺织企业发现问题、把握信息化建设方向，为管理层制定信息化战略提供量化的依据。

对于企业信息化水平评价问题，很多学者做了大量研究。综合国内外有关文献来看，对企业信息化水平的评价方法有以下几种:定性方法、一般统计方法［1-2］、层次分析法［3］、模糊综合方法［4］等。定性方法一般有查阅资料法、访谈法、专家评分法、市场调查法等，这些方法简单易行，但是容易受到评价者主观意识的影响，不能反映企业信息化的真实情况，还会引导企业粉饰或片面追求权重较高的指标。一般统计方法有主层分分析法、因子分析法等，这些方法的思路都是降维，即通过一定的处理把多个指标约化为少数几个综合指标，有利于减少工作量，节约成本，突出主要矛盾，但是这些方法更适合处理数据，而非评价水平。层次分析法是一种定性与定量相结合的方法，较为合理，但同定性方法一样，易受到评价者主观因素的影响。模糊综合方法基于模糊数学理论建立信息化水平评价模型，但是此方法涉及到两个问题:模糊测评矩阵和指标权重的确定。

为了尽可能的弥补上述方法的不足，本文尝试将不同方法融合起来建立模型，将定性方法与定量方法结合起来，首先建立指标体系设计问卷，并通过访谈法反复修改问卷;其次依据最终问卷挑选企业样本进行调查获取数据;最后，使用灰色系统理论，建立灰色聚类评估模型对所获得数据进行量化处理，得出各企业的信息化水平并以此估计行业的信息化水平。

一、纺织企业信息化水平评价的指标体系

评价企业信息化水平要从企业引进信息技术的目的和企业发展的战略目标出发，考虑信息技术对企业经营管理水平的改善和提高效应。影响企业信息化应用水平的因素是多方面的，因此评价指标体系的构建需要遵循以下原则:科学性与实用性相结合原则;系统性原则;动态性原则;可操作性原则;独立性准则。

根据以上原则和纺织企业生产管理的特点，得出评价其信息化水平的侧重点有:信息化建设指标:建设水平是信息化的基础，很大程度上决定了企业信息化的发展水平;应用水平指标:应用水平高低直接决定了企业实施信息化的经营效益与市场竞争能力;效益指标:直接反映实施信息化的收益，经济效益的提高是企业实施信息化最强大的动力。具体指标体系见下表1:

表1 纺织企业信息化水平评价指标体系

获得企业信息化指标数据的方法很多，最普遍的是问卷调查法。本文首先依据该指标体系设计调查问卷，并根据领域专家意见进行修正;其次，在小范围内进行问卷测试，根据测试结果对问卷进行调整;最后，选取不同的样本企业发放和回收问卷，获得较为真实、可信的数据，再据此建立的灰色聚类模型进行实证分析，评价纺织企业的信息化水平。

二、纺织企业信息化水平的灰色聚类评估模型

灰色聚类有灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类。根据两方法和待解决问题的特点，本文选取灰色白化权函数聚类方法建立模型。灰色白化权聚类根据聚类对象的不同聚类指标所拥有的白化权函数，按s个灰类进行归纳，主要检查观察对象是否属于事先设定的不同类别，以便评价或比较。根据这一基本思想，本文的灰色聚类评估模型可考虑如下:

1.设受评的纺织企业q的信息化水平综合评价值为 ω(q)(q=1，2，…，n)。μi(i=1，2，3)代表一级指标，εi(i=1，2，3)、ψi(i=1，2，3)、δi(i=1，2，3)代表二级指标，εij、ψij、δij(i=1，2，3;j=1，2，3，4，5)代表三级指标。为方便起见，三级指标仍用上述相应的三级指标符号表示。

2.按照评估要求所需划分的灰类数s，选取λ1，λ2，…，λs为最属于灰类1，2，…，s的点成为中心点，将各指标的取值范围也相应地划分为s个灰类。以指标 ε11为例，将其取值范围［λ1，λs］划分为 s个小区间［λ1，λ2］，…，［λk-1，λk］，…，［λs-1，λs］，［λs，λs+1］。

3.同时连接点(λk，1)与第k-1个小区间的中心点(λk-1，0)以及(λk，1)与第 k+1 个小区间的中心点(λk，0)，得到ε11指标关于k灰类的三角白化权函数(·)，k=1，2，…，s。对于(·)和(·)，可分别将ε11指标取数域向左右延拓至λ0，λs，可得ε11指标关于灰类1和灰类s的三角白化权函数(·)和(·)。对于指标ε11的调查值x，可由公式

4.计算评价指标εi1(j=1，2)关于灰类 k(k=1，2，…，s)的聚类系数(xj)为指标 ε11子类白化权函数，ηk为指标 ε11在综合聚类中的权重子类的临界值。

6.将企业q的所有评价指标所属的灰类计算出来后，根据每个灰类中的指标数的多少判断企业q最终所属的灰类。

三、实证分析及结论

本文根据抽样原理选取了全国不同地方、总计141个纺织企业进行问卷调查，这些企业中有58个大型企业，65个中型企业，18个小型企业。根据已有文献小型企业的信息化水平很低，研究意义不大，且大中型企业是我国纺织产业振兴的重要力量，故所调查的企业以大、中型企业为主。本文取优、良、中、差4个灰类，以ε13这一指标为例，其各灰类的中心点取值分别是λ0=0，λ1=1，λ3=2，λ4=3，λ5=4，λ6=5，得到的白化权函数如下:

运用MATLAB软件计算所获取问卷中的各个数据的灰类，再用Excel软件处理计算结果，得出每个企业所属的灰类 ，以七匹狼服装企业为例，其各指标的计算结果如下表2。再由此计算该企业的综合聚类系数有=0.130.23=0.235，σ46=0.405，故{}==0.405，可知该企业的信息化水平属于“优”。其余140个样本企业的计算过程都相同，在此不再一一说明。根据各企业的综合聚类结果，得到图1、图2。

表2 七匹狼纺织服装企业信息化问卷调查结果分析

由图可知，企业规模越大，其灰值越大，信息化越高，信息化水平为“优”的企业中有80%以上是大型企业，而小型企业无一为“优”;中型企业的信息化水平居于“中”的最多，但评价结果是“优”的比例接近于“中”，所以整体上中型企业的信息化水平要比大型企业差一个级别;而所抽查的小型企业的信息化水平只能别评为“差”。如果将大型企业和中小企业联合起来考虑，那么我国纺织产业的信息化水平介于“优”与“中”之间。但是，小型企业的信息化水平很低，其数量又多，严重影响我国纺织企业信息化的整体水平。

根据二次聚类分析 ，二级指标 ψ1、ψ2、ψ3的灰值较大，说明企业运用信息化收集处理市场信息、预测决策市场行情和企业内信息共享的能力较高，可知我国纺织企业的信息化应用水平较高;而指标 δ1、δ2和 δ3的灰值最小，说明行业协会、政府在企业信息化建设中发挥的作用令企业不满意，不符合企业的需求，这是纺织产业信息化的短板，需要进一步改进;在评价信息化建设时，指标ε3的灰值很小，说明我国纺织企业对信息化的投入偏少，没有引起足够的重视，这也是影响其信息化发展的重要因素。

根据以上分析可知，要提升我国纺织产业的信息化水平，应从以下几个方面着手:首先，要加快大中型纺织企业的建设，扩大企业规模;其次，产业协会和政府要发挥应有的作用，结合企业的需求，为企业信息化建设提供更好的服务;最后，纺织企业应充分认识到信息化建设的重要程度，增加对信息化建设的投资。

［1］傅铅生，朱海荣，刘嘉鸣.基于主成分分析的企业信息化评价模型的研究［J］.南京航空航天大学学报:社会科学版，2007，(6):41.

［2］颜志军，郭兵珍，阮文锦.企业信息化水平测评方法研究［J］.北京理工大学学报，2009，(2):178.

［3］邹建军，李双飞，莫韵君.中小型制造企业信息化水平测评方法研究［J］.长沙理工大学学报:社会科学版，2008，(9):12-15.

［4］刘英姿，胡青松.基于模糊理论的企业信息化评价模型及应用［J］.科技进步与对策，2004，(9):133-135.

［5］唐笑非，侯锡林.钢铁企业信息化建设基于灰色关联分析的研究［J］.商场现代化，2007，(12下旬刊):69.

［6］刘思峰，谢乃明，等.灰色系统理论及其应用(第5版)［M］.北京:科技出版社，2010:88-89.